基于无人机技术的森林病虫害防治工作探究

雷　林

基于无人机技术的森林病虫害防治工作探究

雷林

（遵义市林业局贵州遵义563000）

随着全球气候变化和人类活动的增加，森林病虫害问题逐渐凸显。为了更高效、准确地应对这一挑战，无人机技术逐步被引入森林病虫害的防治中。文章阐述了无人机技术在森林病虫害防治中应用的优势，探讨了无人机技术在森林病虫害防治中的创新应用，提出了基于无人机技术的森林病虫害防治工作的开展策略，旨在为实际工作提供科学的技术支撑，推动无人机技术在生态保护和资源管理中的广泛应用。

无人机；无人机技术；森林；病虫害防治；生态保护

近年来，全球气候变化与人为干扰因素叠加，导致森林病虫害频发，严重威胁着森林生态系统的稳定。在此背景下，传统的森林病虫害防治方式，如人工巡查、生物防治等，由于其操作范围有限、劳动强度高、时效性较差，难以满足大面积、高效、精准的防治需求。与此相反，无人机具备高度的灵活性和广泛的作业范围，能够迅速覆盖大面积的森林区域，进行高分辨率、实时的航拍监测，有效识别病虫害的发生和发展态势。因此，探索无人机技术在森林病虫害防治中的实际应用和策略，成为当前学界研究的重要方向。

1 无人机技术应用于森林病虫害防治的优势

无人机技术在森林病虫害防治中的应用具有显著优势，包括提高精确性、效率和成本效益，这些优势不仅提升了防治效果，也有利于森林资源的可持续管理和环境保护。

第一，无人机技术在森林病虫害防治中显著提升了喷洒农药的精确性。利用高级航拍和遥感技术，无人机能够精确识别病虫害发生的区域，确保农药直接作用于目标区域，最大限度地减少化学物质的滥用和环境污染。例如，通过搭载多光谱传感器，无人机可以分析植被的健康状况，识别受病虫害影响的特定区域，并自动调整喷洒路径，确保农药施放的覆盖率和均匀度。这种精确的定位和喷洒，不仅提升了治疗效果，还减少了因误喷对环境和非目标生物的潜在影响。

第二，使用无人机进行森林病虫害防治，显著提高了作业效率。传统的地面喷洒方法不仅劳动强度大，而且效率低下，特别是在复杂的地形和大面积的森林中。无人机能够快速覆盖广阔区域，执行任务的速度远超人工和地面机械。据统计，一架无人机每小时可以处理10～15 hm2的土地，而传统方法仅能处理1～2 hm2的土地。此外，无人机可以在不利于人员进入的恶劣天气和地形条件下作业，保证病虫害防治工作的连续性和及时性。无人机的恶劣天气和地形条件应用优势如表1所示。

表1　无人机的恶劣天气和地形条件应用优势

第三，从长远来看，无人机技术在森林病虫害防治中的应用具有显著的成本效益。虽然初期投入包括无人机的购置和维护成本，但由于其高效的作业能力和精准的农药使用量，长期而言能够显著降低整体的防治成本。同时无人机减少了人工投入，降低了劳动力成本。此外，由于减少了化学农药的使用，无人机技术有助于保护森林生态系统，这对于森林的可持续管理具有重要意义。

2 无人机技术在森林病虫害防治中的创新应用

2.1 硬件创新

近年来，无人机硬件的创新为森林病虫害的高效、精准防治带来了新的可能。首先，从飞行平台方面看，现代无人机采用了更为轻便、高效的材料，使其具有更长的续航能力和更大的载荷能力。据统计，一些新型的无人机续航时间已经达到4 h以上，载荷能力超过10 kg，这意味着无人机可以在更大的范围内进行连续作业，提高了工作效率。其次，在传感器技术上，无人机的硬件创新表现得尤为明显。现代无人机所搭载的多光谱、超光谱、红外、热成像等传感器，使其在对森林病虫害的检测和定位上更为准确。特别是超光谱传感器，其能够在400～2 500 nm的范围内进行连续的光谱采集，分辨率达到10 nm。这使得无人机能够对森林病虫害的种类、数量、生长阶段等进行精准研判，为后续的防治措施提供了有力的数据支持。最后，硬件的创新还体现在无人机的作业系统上。为了应对森林复杂的地形和环境，一些无人机已经具备了人工智能（AI）辅助的避障、自主规划和精准作业的能力。例如，通过激光雷达（LiDAR）技术，无人机可以实时生成森林的3D模型，结合AI算法，自动规划最佳的飞行路线和作业策略。而在实际的作业中，通过精确的全球定位系统（GPS）定位和高精度的惯性测量单元（IMU）系统，无人机可以实现厘米级的定位精度，确保药物或生物防治剂的精准喷洒。

2.2 软件算法优化

无人机技术在森林防治中的应用不仅是硬件层面的飞跃，软件算法的优化同样起到了关键作用。为了更准确、快速地识别、定位和处理森林病虫害，软件算法需要持续优化以满足这些需求。第一，图像识别算法在此领域得到了广泛应用。传统的图像处理方法往往依赖于预先定义的特征和手动设置的阈值，但随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的图像识别算法显示出强大的性能[1]。这些算法可以从大量的标注数据中学习森林病虫害的复杂特征，从而实现高达98%的识别准确率。同时，为了应对在复杂森林背景中的小目标检测问题，一些先进的算法如YOLO和FasterR-CNN被引入，这些算法可以在实时性和准确性之间实现平衡，处理速度达到每秒60帧以上。第二，数据融合算法在提高检测的准确性和鲁棒性上起到了关键作用。考虑到无人机上可能搭载多种传感器，如RGB摄像机、红外摄像机和多光谱摄像机等，如何将这些不同来源的数据有效融合是一个挑战。通过引入卡尔曼滤波器和粒子滤波器等高级的数据融合技术，可以将来自不同传感器的数据进行有效整合，实现对病虫害的准确定位。

3 基于无人机技术的森林病虫害防治工作开展策略

3.1 利用无人机优化精准喷洒技术

首先，优化无人机喷洒技术涉及无人机硬件和软件的选择与配置。硬件层面要选择适合森林环境的无人机模型，这些无人机需具备足够的载荷能力以搭载喷洒设备，同时具有良好的飞行稳定性和操作灵活性。重要的硬件配置包括高效的喷洒机构、精确的流量控制阀门及能够适应各种天气条件的防护设计。软件层面，需配置高级飞行控制系统，包括自动飞行路径规划、目标区域定位及自动避障功能。此外，无人机喷洒系统还应整合环境感知技术，如风速和风向感应器，以实时调整喷洒参数，保证药剂在不同风速下的均匀喷洒。

其次，精准定位与喷洒策略的制定是优化喷洒技术的关键。基于无人机监测数据，如多光谱成像、热成像等技术收集的信息，结合地理信息系统（GIS）技术，准确识别出受病虫害影响的特定区域[2]。根据监测结果，制定精准的喷洒计划，其中包括喷洒的具体位置、所需药剂量及喷洒时间。例如，利用归一化植被指数（NDVI）和植被温度差异指数（VTCI）等数据指标，精确判断病虫害的程度和范围。在此基础上，调整无人机的飞行高度、速度和喷洒量，以确保药剂能够精准覆盖目标区域，同时减少对周围环境的影响。

最后，喷洒效果的评估与调整对于优化精准喷洒技术至关重要。完成喷洒任务后，再次使用无人机进行监测，通过比较喷洒前后的植被图像和数据，评估喷洒效果，具体包括分析病虫害控制的程度、药剂覆盖的均匀性及对非目标区域的影响。根据评估结果，调整未来的喷洒策略，如改变喷洒的浓度、覆盖范围或使用不同的药剂配方。此外，长期的数据收集和分析对于掌握病虫害发展趋势、评估治疗方法的有效性及制定未来的防治策略都至关重要。

3.2 综合应用无人机技术与传统方法

综合应用无人机技术与传统方法时，可以聚焦于以下3个方面：无人机技术与传统方法的融合策略、实施细节的优化及长期效果的监测与评估。

首先，融合策略的制定涉及无人机技术与传统森林病虫害防治方法的有效结合。传统方法如人工巡查、地面喷洒和生物防治，虽然在特定条件下效果显著，但在大范围和难以接近的区域存在局限性，无人机技术可以弥补这些不足[3]。例如，无人机可用于高效率的病虫害监测和快速响应喷洒，而地面团队则负责详细巡查和特定区域的定点处理。结合无人机的空中优势和地面操作的细致性，形成合力，提升整体防治效率。在策略制定时，需考虑不同方法的优势、适用条件及协同方式，确保两者的有效结合，具体如表2所示。

表2　无人机技术与传统方法综合应用表

其次，实施细节的优化要求对无人机技术和传统方法的应用进行细致调整。无人机在执行监测和喷洒任务时，应考虑到飞行路径的优化、药剂使用的精确度及监测数据的实时传输。例如，无人机飞行路径应根据森林地形和病虫害分布进行规划，以确保全面覆盖。在药剂喷洒方面，除了精准定位外，还需考虑药剂种类、浓度及环境影响，以减少对生态系统的负面影响。传统方法的优化则包括提高人工巡查的效率、改进生物防治措施的应用等。同时，无人机需与地面团队之间保持信息共享和协调，确保双方高效配合，及时响应。

最后，长期效果的监测与评估是确保无人机技术与传统方法综合应用效果的重要环节。这包括建立一套全面的监测体系，定期收集和分析病虫害防治的数据，如病虫害发生频率、受影响区域的变化、生态系统的健康状况等。利用这些数据，可以评估无人机和传统方法结合的实际效果，识别存在的问题，从而调整未来的防治策略。此外，持续的效果评估有助于分析环境变化对病虫害防治策略的影响，为应对气候变化带来的新挑战提供科学依据。

4 结语

无人机技术在森林病虫害防治中有着巨大潜力和优势，通过高分辨率图像捕获和数据分析，无人机不仅能够快速、准确地定位病虫害的集中区域，还可以为实地作业提供有力的数据支持。与传统方法相比，无人机优化的精准喷洒技术不仅提高了治理效率，同时也减少了对环境的影响。此外，无人机技术与传统防治方法的融合，展现了一种新的综合管理模式，有效提升了病虫害防治的全面性和持续性。这项策略不仅强化了森林的健康发展和生态安全，也为未来森林资源管理提供了新的视角和解决方案。未来将继续优化基于无人机的森林病虫害防治策略，使之成为保护自然资源的重要工具。

[1]陈亮. 浅谈无人机在森林病虫害防治上的应用[J]. 农家致富顾问，2020（10）：151.

[2]李海军. 无人机技术在森林病虫害防治中的应用及对策[J]. 广东蚕业，2024，58（1）：65-67.

[3]李泽润. 无人机技术在林业调查规划设计中的应用[J]. 广东蚕业，2023，57（6）：79-81.

10.3969/j.issn.2095-1205.2024.03.25

S763

C

2095-1205(2024)03-80-03

雷林（1989—），男，汉族，贵州遵义人，本科，林业工程师，研究方向为林业保护与发展、林业科研、林木种苗。